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Ein transatlantischer Ansatz im Kampf gegen "Unsicherheit"

Bei vielen komplexen Alltagsproblemen geht es darum, die beste aller möglichen Lösungen zu finden. Ein EU-finanziertes Projekt führte Wissenschaftler von beiden Seiten des Atlantiks zusammen, um wirksame Algorithmen zur Lösung solcher Probleme zu studieren.
Ein transatlantischer Ansatz im Kampf gegen "Unsicherheit"
Für die meisten Optimierungsprobleme im wirklichen Leben gibt es keine genauen Schätzungen der Parameter wie etwa Kosten und Anforderungen. Bestenfalls ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Parameterwerte bekannt. Klassische Optimierungsansätze sind in diesen Fällen nicht hilfreich, da die zu findende optimale Lösung sehr stark von der geringsten Veränderung bei den Problemparametern anhängen kann.

Sowohl Europa als auch Südamerika besitzen Know-how im Bereich der mathematischen Programmierung und graphisch-theoretischer Algorithmen für diese Unsicherheit bei Optimierungsproblemen, was eine ideale Gelegenheit für eine Zusammenarbeit auf dem Gebiet bietet. Hierin bestand das Ziel des EU-geförderten Projekts "European South American network on combinatorial optimization under uncertainty" (EUSACOU).

Um seine Ziele zu erreichen, erforschten die Wissenschaftler von EUSACOU drei verschiedene Modelle für die Berücksichtigung von Unsicherheit. Das erste Modell, die sogenannte Online-Optimierung, nimmt keinerlei Wissen über die Zukunft an, während das zweite Modell, die sogenannte stochastische Optimierung, einige Vermutungen dazu anstellt, wie die Zukunft aussehen könnte. Das dritte Modell umfasst schließlich eine Vielzahl von autonomen Agenten, von denen jeder eigene Informationen ohne zentralen Zugriff besitzt.

Eine Anwendung umfasste Planungsprobleme, bei denen Aufgaben in mehrere Teile aufgeteilt werden können, um gleichzeitig auf mehr als einer programmierten Maschine verarbeitet zu werden. Optimierungsprobleme dieser Art treten auf, wenn die Planung von Katastrophenhilfsmaßnahmen modelliert wird. Mithilfe neu entwickelter Approximationsalgorithmen analysierten die EUSACOU-Forscher die Qualität von Planungspolitiken und konnten wertvolle Daten sammeln.

Andere Fragen zum Thema Unsicherheit betrafen soziale Netzwerke und Verkehrsführung. Für moderne Web-Suchmaschinen wurde ein statischer Cache vorgeschlagen und evaluiert, um die Berechnung mithilfe von Ergebnissen aus vergangenen Suchanfragen zu beschleunigen. Verschiedene Ansätze zum Füllen dieses Zwischenspeichers wurden untersucht, um schließlich eine Lösungsstrategie für die Suchen mit erheblicher Speicher- und Zeitersparnis zu entwerfen.

Nachwuchswissenschaftler, die im Rahmen des EUSACOU-Projekts geschult wurden, hatten die Möglichkeit, ihre Ergebnisse während des Abschlussworkshops zu präsentieren. Die gegenseitige Befruchtung durch Ideen aus zwei Kontinenten ist ein hervorragendes Beispiel für wissenschaftliche Zusammenarbeit. Dies wird wahrscheinlich talentierte Forscher aus dem Ausland anziehen, um in Europa zu arbeiten, und den Europäischen Forschungsraum (ERA) für Südamerika öffnen.

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Schlüsselwörter

Unsicherheit, Optimierungsprobleme, Planungspolitik, soziale Netzwerke, Suchmaschinen
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